這段時間 多地火車站候車大廳出現這樣的一幕 旅客攜帶「長杆」進站乘車 這個神秘物品 真身是釣魚竿 夏季到來 不少人選擇坐火車趕海 享受清涼一夏 釣魚竿可以上火車嗎? 坐火車行李到底有沒有限重? 出行前必看這份超全攻略↓ 坐火車趕海 這些物品的攜帶有條件 1 運動器械有長度限制 鐵路部門規定 旅客隨身攜帶釣魚竿、滑雪板等 竿(杆)狀物品可以乘車 但需符合尺寸要求 不影響公共空間使用和安全 乘坐普速列車: 竿(杆)狀物品收縮後 長度不超過200釐米 乘坐動車組列車: 竿(杆)狀物品收縮後 長度不超過130釐米 2 各種噴霧 海邊陽光猛烈 防曬噴霧成了很多人的首選物資 這類自噴壓力容器可以帶上火車 但是有條件 根據鐵路部門的規定 這些噴霧 單體容器容積不可超過150毫升 每種限帶1件 若還攜帶定型噴霧、空氣清新劑等 所有這類容器產品累計攜帶 不得超過600毫升 特別提示:安檢時容量衡量以瓶身標註為準,只要標註容量超過150毫升,就不能帶上火車。 3 花露水+香水 作為防蚊神器 花露水、香水等含易燃成分的 非自噴壓力容器日用品 在攜帶上亦有限制 這類物品單體容器容積 不可超過100毫升 每種限帶1瓶 4 這類紀念品要密封 趕海歸來 難免帶些紀念品 需要注意不管是垂釣的「戰利品」 在當地購買的海鮮 還是海邊拾取的活體寄居蟹、貝殼 這些生鮮食品和活體動物 需要密封包裝才可以帶上火車 全國多個車站都有提供 二次打包服務 旅客乘車前記得將這些「戰利品」 妥善打包哦~ 坐火車趕海 行李重量不要超過這個數! 坐火車行李到底要怎麼裝? 關鍵是要看重量和體積 旅客乘坐火車出行 隨身攜帶的行李物品規格有限制 成人可免費攜帶20kg 兒童可免費攜帶10kg 超重要補費 旅客攜帶物品超重時按下列規定處理: 1、對超過免費重量的物品,其超重部分應補收自上車站至下車站的行李運費。對不可分拆的整件超重、超大物品、活動物,按該件全部重量補收上車站至下車站行李運費。列車不具備補收條件時可交前方停車站處理。 2、超重、超大的物品價值低於行李運費時,可按物品價值的50%核收行李運費。 3、補收行李運費時,若不能判明上車站,則自始發站起計算。 鐵路對行李的體積也有規定 每件行李外部尺寸 長、寬、高之和不超過160釐米 有人就要擔心了 那老人的輪椅 孩子的嬰兒車等 又要怎麼辦呢? 別擔心 依靠輔助器具才能行動的 老、幼、病、殘、孕 旅客的代步用輪椅和嬰兒車 可免費攜帶 並且不計入隨身攜帶品的 重量與體積限制 列車上 行李怎麼放才算穩妥? 打好了包 順利上了車 車上的行李擺放方式 也是有注意事項的 行李應該怎麼放? 中、小型行李箱和背包類物品 需擺放整齊後放在行李架上 行李架上的物品 不超過行李架邊緣 不疊放 擺放平穩、牢固、整齊 這些情況要堅決杜絕↓ 行李架隔斷處不能存放行李 水桶等圓形物品不能放在行李架上 易發生滾落 行李架上的物品不要堆疊 防止物品掉落砸傷旅客 此外 大件行李有專屬的存放空間 就不要在行李架上擠了 大件行李應該放在哪裡? 大件行李箱及輪椅 可以放在大件行李櫃或 輪椅存放區 有需要的旅客 可以向列車乘務員詢問 由乘務員 幫你將大件行李安置妥當 暑假已經過去大半 還有出遊計劃的朋友們可要抓緊了! 收藏這份攻略 趕快收拾好行囊 珍惜剩下的假期時光吧 祝大家旅途愉快 安全抵達目的地
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉,近日,南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果,不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足,並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning,DDL)優化策略,教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同,實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日,OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5,再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」,其伴生問題也日益凸顯:AI經常會「一本正經地胡說八道」,生成看似合理的虛假信息,造成「AI幻覺」;依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文,極大衝擊著學術誠信和規範;論文AI率檢測系統有待完善,論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容,成為亟待解決的熱點問題。 據了解,目前AI生成內容檢測主要有兩種路線,一種是「基於訓練的檢測方法」,使用特定數據訓練一個專用的分類模型;另一種是「零樣本檢測方法」,直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明,現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導,《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」?論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道:「如果把AI文本檢測比作一場考試,檢測器的訓練數據等同於日常練習題,現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路,難以學會答題邏輯,一旦遇到全新難題,準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測,理論上需收集所有大模型的數據進行訓練,但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說,讓檢測器真正學會舉一反三,即提升檢測器的泛化性能,是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此,研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑,通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距,幫助模型學習AI文本檢測的內在知識,可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異,從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』,即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本,也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE,使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等),從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說,之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷,而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題,形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示,現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%;而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比,性能相對提升71.62%;與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比,性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異,我們將持續迭代升級評估基準和技術,致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測,以AI之力,讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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